学文网摘要：风资源评估对风电场的选址、前期建设起着关键性的作用。为了更好地发挥、认识测风塔在整个风电场建设、运行中的作用，文章通过风电场运维中的实践和经验，论述了测风塔在风电场运行中功率预测和性能指标评估中的作用。精准的测风塔数据是风电场全生命周期管理中关键的元素，可为发电量的提升、运维管理提供更准确的保障。
关键词：风力发电机组；测风塔；风电场运行；效益管理；风资源评估 文献标识码：A
中***分类号：TM614 文章编号：1009-2374（2016）33-0113-04 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2016.33.056
随着国内风电产业的高速发展，风电企业的竞争日益加剧，尤其在弃风限电的背景下，更加需要精细化的建设、运维管理。风电场生命周期，包括前期风能资源的评估、风电场的选址、风力发电机组选型和安装、运行维护。其中对风能资源进行精确的评估，直接影响风电场的效益，是风电场建设成功与否的关键。测风塔作为获取第一手风能资料的设备，在前期风场选址中起着举足轻重的作用。然而，在风电场建成后，如何去评价前期的设计是否合理、风机运行是否正常、风电场的管理是否有效，这就需要对运行的风电场进行设计后评估与运行后评估。此时，测风塔不仅是对风电场建设创造基础价值，而是贯穿了风电场孕育到风电场运行维护以及后评估的整个过程。
***1为风电利润的构成，可以看出，风电场的售电量、损失电量的指标都依赖于理论发电量的评估，而理论发电量的准确评估又依赖于风速的评估。风机自身的风速仪由于受到叶片的扰流影响不能准确代表该机组的真实迎面风速。在风场的各项效益评估环节，更能代表风电场风况的生产测风塔的作用就显得尤为重要。
1 测风塔的总体要求
《风电功率预测系统功能规范》（NBT-31046-2013）要求，风功率预报必须采用实时传输测风塔数据，数据传送时间间隔应不大于5分钟；测风塔应立在风电场外1000～50000m范围内且不受风电场尾流效应影响，宜在风电场主导风向的上风向，位置应具有代表性；采集量应至少包括10m、50m及轮毂高度的风速和风向以及气温、气压等信息，应包括瞬时值和5分钟平均值；测风塔的数据可用率应大于99%。
考虑到风电场后评估及机舱前风速矫正，“功能性测风塔”即生产测风塔应立在主风向无遮挡且能保证足够的自由扇区、地势变化平缓的规划机位上风向2～4倍风轮直径距离处。
2 测风塔在设计后评估中的作用
随着越来越多的风电场建成投运，开发商逐渐重视后评估工作。风电场设计阶段的风资源评估是否准确，与风能资源联系紧密的发电量成为体现风电场运营的后评价过程中的重要指标之一。但是如何评价前期风资源的准确与否，就要依靠生产测风塔的数据进行检验。
下文以国华某风场为例说明前期风资源和实际运行中的差距。
2.1 设计阶段风资源
***2为某年内平均风速变化。用WASP9.0软件推算到预装风电机组轮毂高度70m年平均风速为6.40m/s，平均风功率密度为250W/m2，威布尔参数A=7.2，k=2.20；50m年平均风速为6.24m/s，平均风功率密度为232W/m2，威布尔参数A=7.0，k=2.19。根据《风电场风能资源评估方法》，判定该风电场风功率密度等级为2级。
该风场70m高度年有效风速（3.0～25.0m/s）时数为7916h，风速频率主要集中在3.0～11.0m/s，3.0m/s以下和25.0m/s以上的无效风速少，无破坏性风速，年内变化小，全年均可发电。
风电场70m高度50年一遇最大风速、极大风速为34.2m/s、40.9m/s，湍流强度为0.11，小于0.12。根据IEC61400-1标准，判定此风电场可选用安全等级为IECⅢc级及以上风机。
根据该风场风能资源特点和场址范围，采用Windfarmer优化风机布置，按风机间距不小于4D布置风电机组，采用当地空气密度（即空气密度1.091kg/m3）下的功率曲线计算风电机组理论发电量。考虑风电机组利用率、风电机组功率曲线保证率、控制与湍流影响折减、叶片污染折减、气候影响停机、厂用电、线损等能量损耗、电网波动影响、其他因素影响（暂按1%考虑），年上网电量为9410.4万kWh，年等效满负荷小时数为1901h，容量系数为0.22。
2.2 实际运行中的风资源
作为新投运的风电场，预测来年发电量时，唯一的参考依据是可研报告中的资源情况。风电场满年投运的发电量为7227万kWh，全年限电量1447kWh，场用电率按照3.75%，全年的实际上网电量为8349万kWh。与可研报告中的发电量相比低了11.28%。
从***3可以看出，除了9月风况接近外，其余月份风资源相差较大。当然，一年的运行数据无法作为评价风资源的依据。
此风场采用了两种机型，测风塔的位置正好处于两种机型的中间（***4）。选取测风塔与运行数据同期的数据，对测风塔数据进行尾流还原，得到测风塔尾流前的风速，用于以下用途：
根据测风塔尾流前风速评估风电场运行时段的风资源水平，准确评估运行年限中的大小风年，为风电场发电量的评估提供基准。
根据测风塔的尾流还原后风速，采用前期设计的流体模型对机位处发电量进行评估，与实际发电量进行对比，进而评估前期设计的流体模型是否准确。同时，通过设计模型结果与实际运行数据的对比分析，可以发现流体模型的缺陷，进而提高流体模型的准确性，又可以根据流体模型的缺陷指导前期立塔的代表性，通过流体模型的失效分析，在失效区域进行立塔代表，为后续项目的发电量评估提升准确性、降低投资风险。
测风塔的风速在设计后评估中发挥着重要的作用，其风向数据也有很大的作用：根据测风塔处的风向，可以修正复杂风电场测风塔周边机组的风向、平地风电场全场的机组处风向，使得风电场全场协同控制得到有效实施。
3 测风塔在运行指标评估中的作用
3.1 各种评价指标的优劣
2013年国家能源局《风电场运行指标与评价导则》（NB/T31045-2013），2014年中电联《风电场生产运行统计指标体系》。另外，各大风电运营商也根据自身的运营实践经验陆续评价指标，大唐集团在2012年《中国大唐集团公司风电企业指标释义》，龙源电力集团在2013年《风电场运行指标与评价导则》。
根据上述两种指标的类型，目前在行业内场用的主要运行后评估指标有：
3.1.1 设备可利用率（TBA）是用来描述统计期内机组处于可用状态的时间占总时间比例的指标，是用来考核设备可靠性时常用的一项指标。计算方法为：
备用小时为调度停运备用小时与受累停用备用小时的总和（不含风机定期维护和点检时间）。随着风机设备可靠性的持续提升，目前国内外大部分风电场的TBA都达到了97%以上，可实际上不同项目之间存在着很大的发电水平差异。根据全球风能理事会和能源局统计，欧美典型风场的平均年发电小时数达到2500小时，而国内风电场平均水平只有1900小时左右（见***5）。几乎一致的TBA水平无法解释相差600小时的发电量落差。
仔细分析TBA这个指标，可以发现，单纯时间维度的衡量并没有给出由于停机错过的风能究竟有多少，即大风时停机1小时，往往比小风时停机2小时损失的电量要多。要想知道停机期间损失电量有多少，必须依赖于风速的准确评估。
3.1.2 无故障运行时间（MTBT）。风力发电运行过程中非计划停运（故障停运）损失完全是由设备失效或者故障等造成的，因此在风电场运行过程中，需要有指标去关注设备的可靠性水平。在传统的电器产品质量体系中平均故障间隔时间是常被用来衡量一个产品可靠性水平的指标，是体现产品能够保持正常功能不间断使用的持续时间。借鉴该指标的定义，考虑到风力发电机组单次故障不一定失效的特点，引进了风电领域定制的可靠性指标MTBT。计算方法为：
从设备可靠性水平来看，该指标反映了被评估风电场设备两次故障停运的间隔时间，如***6所示：
随着风电场可靠性水平的提升，风电场故障率进一步得到降低，无故障运行时间这个指标将变得极为敏感，有可能出现两个风电场出现的故障次数仅相差1次，但无故障运行时间会相差100小时。此时，MTBT就难以支撑风电场的精细化管理了。另外，受限于故障次数，MTBT忽略了停机时间及停机时段风资源等因素对
发电量的影响。
3.1.3 平均机组故障时间（MTOTF）。在统计时间段内因为机组故障停机导致的设备处于停运状态的单台机组平均耗时，用来反映风电机组运行质量和维护队伍的响应速度、故障诊断能力、修复效率和备件保障
能力。
上述指标是从时间维度上考衡量风电场的可靠性，但是忽略了风电的特殊性，即：不同的时段下，考核指标相同的情况下，损失的发电量并不一样。
3.1.4 EBA（能量可利用率），即实际发电量和理论发电量的比值。准确的EBA计算需要风速作为输入。计算方法为：
能量可利用率=
式中：理论产能=f（V，，PC），V指叶轮前的风速，指空气密度，PC指不同值下的理论功率曲线值。
因此在计算标定风机的EBA的时候，必须参考测风塔的风速，建立测风塔自由流风速与标定风机叶轮后风速之间的相关性，再根据自由流扇区的相关性，作用到标定风机全扇区的风速，由上述关系求出标定风机处的理论发电量，从而计算出EBA。
3.2 后评估和考核基准
根据《风力发电机功率性能测量》（IEC61400-12-1）及《基于机舱风速计的风电机组功率特性测试》（IEC61400-12-2）中所述，风机设备上安装的风速仪，由于受叶片转动引起的扰流影响，并不能表征风轮前真实捕获的自由流风速，需要通过树立生产测风塔，因此就需要通过生产测风塔提供的数据，建立由SCADA采集的机舱风速与风轮前自由流风速的回归关系，从而获得校准后的风轮前风速，进而通过对能量可利用率的计算，实现对各类电量损失的精确分解及管理。
目前风机制造商提供的SCADA系统的风速都是取自风速仪，因此系统中的功率曲线就值得商榷了。
***7为某机组实际运行参数拟合得到的功率曲线与厂家提供的理论功率曲线对比，可以看出，功率曲线的吻合度仅在73%～89%之间，设备性能没有达到承诺标准，导致电量损失达20%左右，详见表1：
基于测风塔数据，可以有效地还原风机机舱前的真实风速，从而发现功率曲线的问题，及时采取措施避免设备性能降低。同时，准确评估标定风机的真实风速也是准确评估风机各损失电量的基础。在风电场的运行管理过程中，由于设备可靠性问题导致的设备停机或亚健康的电量损失会相对容易管理。
4 实际应用中存在的问题
上述所说都是基于风电场内的测风塔稳定可靠，但目前实际情况则是要么风场现有的测风塔不是功能性测风塔，即是前期测风遗留的；要么就是受到环境影响或者维护不当，导致数据不足以用来计算。如此情况下，如何准确地对设备停运或者亚健康造成的损失电量进行评估？
针对此类情况，行业内给出了两种常用的损失电量的计算方法：
4.1 标杆风机评定法
也叫临近风机法，就是假定在非正常发电运行时间段内，存在一台或者几台可以正常运行的机组，将这一台或者几台机组的实际发电量，认定为理论发电量，减去此段时间内的实际发电量。
4.2 实际功率曲线标定法
按月给每台风机绘制正常运行时间段内的实际功率曲线。当风机出现非正常运行时，借助绘制的实际功率曲线，计算出理论发电量。根据非正常运行机组计算出实际发电量，两者的差即是损失电量。
关于这两种方法的研究还比较少，其适用场合（如平地、山地）、误差等方面各有优劣。
在生产实践中，针对平地风电场情况，实际功率曲线标定法计算的损失电量相对偏差均小于1%；使用标杆风机评定法计算的损失电量的平均相对误差在4.2%左右。与此同时，标杆风机评定法的相对误差波动性大，一致性低于实际功率曲线标定法。
而对于山地风场，由于受地形影响，标杆风机评定法出现了较大的误差，机组间偏差波动性进一步放大；使用实际功率曲线标定法，偏差无明显波动，机组间一致性较好。
5 结语
追求发电效益是风电场生存的根本。精准的测风塔数据是风电场全生命周期管理中不可或缺的元素。测风塔数据是风电场规划阶段的决策依据；风电场生产运行期内，充分利用生产测风塔的数据来标定风场的风况，实现对风电场的精细化管理，让机组工作得更有效，最终提升发电效益。
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